ＡＩ画像認識技術の基礎と画像識別への応用およびその実践ポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞

～ニューラルネットワークの基礎原理、学習済みモデルと転移学習の実践、生成画像真偽判定モデルの構築～

・ＡＩによる画像認識の基礎から転移学習の実務フローまで、理論・実装・応用を包括的に修得し、システム開発に応用するための講座
・画像認識におけるハイパーパラメータ最適化やモデル解釈、偽画像検出技術などを実践的に修得し、高性能な画像システム開発に活かそう！
・最近問題になっている生成ＡＩによる偽画像の検出技術について解説いたします

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・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

　本講座は現在のＡＩ技術の端緒となった深層学習による画像認識の基礎から応用までを体系的に扱います。
　最初にニューラルネットによる画像処理のための前処理とニューラルネットワークの仕組みとその処理方法について理解できるように講義します。その後、画像処理で主に扱われる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造・代表的アーキテクチャ・可視化手法を用い、分類器の学習と評価を講義します。その後、ImageNetと呼ばれる大規模な学習済みモデルを用いた転移学習とハイパーパラメータ最適化について講義をします。
　また生成画像真偽判定モデル構築を実践し、深層学習の最新課題と倫理的観点を展望します。GPU実装、データ拡張、学習曲線解析などの具体的技法を習得し、最終的に受講者自身の研究課題へ応用可能なプロジェクト計画を策定できるようにします。転移学習の実務フローを身につけるとともに、偽画像検出を通じ社会実装と倫理課題を議論することで、理論・実装・応用を包括的に修得できる講義です。

セミナー詳細

開催日時	2026年09月10日(木) 10:00 ~ 17:00
開催場所	オンラインセミナー
カテゴリー	オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者	・企業・研究機関の若手エンジニア／データサイエンティストの方・既存の画像分類モデルを自社データに適用する業務課題を持つ方・TensorFlow／PyTorch のチュートリアルを独学で試した経験はあるが、ハイパーパラメータ最適化や　モデル解釈、偽画像検出など応用的テーマを短時間で体系的に修得したい方・画像、システム、ソフトほか関連部門の技術者の方
予備知識	・基礎的な Python プログラムの経験があると理解しやすい＊Pythonの実行環境（Anaconda もしくは Google Colab）が可能な方はご用意お願いします
修得知識	•ニューラルネットワークの基礎原理 •CNN 特有の仕組みと転移学習 •ゼロからの画像分類器構築技術 •学習済みモデルのファインチューニング方法 •モデル評価と可視化技術 •簡易フェイク画像検出器の構築法 •自身の研究・業務データに転移学習を適用する手順
プログラム	１．ＡＩ画像認識技術の基礎　　（１）．画像データの表現と前処理　　　　　ａ．RGB 画像のテンソル化と正規化　　　　　ｂ．データ拡張（回転・平行移動・色調変化）　　（２）．教師あり学習の枠組み　　　　ａ．損失関数と最適化問題の定式化　　ｂ．評価指標 ― Accuracy・Precision／Recall・F1・ROC 　　（３）．パーセプトロンと多層パーセプトロン（MLP）　　　　ａ．活性化関数（ReLU・Sigmoid・Swish）の役割　　　　ｂ．誤差逆伝播法の直感的理解　　（４）．画像認識におけるMLPの限界　　　　ａ．パラメータ爆発と空間的局所相関の無視　　　　ｂ．畳み込みの必然性２．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の仕組みと分類タスク　　（１）．畳み込み演算の概念　　　　ａ．カーネル・ストライド・パディングの意味　　　　ｂ．局所受容野と重み共有の効果　　（２）．代表的なCNNアーキテクチャの系譜　　　　ａ．LeNet→AlexNet→VGG→ResNet→EfficientNet 　　　　ｂ．深層化・バッチ正規化・残差接続の技術革新　　（３）．プーリング層と特徴量縮約　　　　ａ．Max vs. Average Pooling の比較　　　　ｂ．Global Pooling とパラメータ削減　　（４）．分類タスクのエンドツーエンド学習　　　　ａ．Softmax 出力とクロスエントロピー損失　　　　ｂ．Early Stopping と学習率スケジューラ　　（５）．可視化による理解　　　　ａ．フィルタ可視化と中間特徴マップ　　　　ｂ．Grad CAM による注目領域の解釈３．学習済みモデルと転移学習の実践および性能向上テクニック　　（１）．転移学習の理論背景　　　　ａ．特徴再利用とファインチューニング戦略　　　　ｂ．ドメインギャップとファインチューニング層の選択　　（２）．主要パブリックモデルの比較　　　　ａ．ImageNet 重学習モデル（ResNet50、EfficientNet B0）　　　　ｂ．軽量モデル（MobileNetV3、ConvNeXt Tiny）　　（３）．PyTorch でのファインチューニング手順　　　　ａ．モデル凍結・解凍とレイヤー別学習率　　　　ｂ．小規模データセットへの適用事例（花分類）　　（４）．ハイパーパラメータ最適化　　　　ａ．Grid ／ Random／ Bayesian Search の概要　　　　ｂ．学習曲線のモニタリングとTensorBoard 利用法　　（５）．性能向上テクニック　　　　ａ．Mixup・CutMix など最新データ拡張　　　　ｂ．Label Smoothing と正則化４．生成画像の識別と実装のポイント　　（１）．モデル解釈と失敗事例分析　　　　ａ．誤分類ケーススタディ　　　　ｂ．混同行列とクラス不均衡対策　　（２）．生成モデル（GAN・Diffusion）の画像識別　　　　ａ．Deepfake／ＡＩ生成画像の脅威と検出課題　　　　ｂ．CNN ベースの偽画像識別器（周波数領域特徴）　　（３）．真偽判定モデルの実装　　　　ａ．偽画像データセット（StyleGAN2 Faces）準備　　　　ｂ．トレーニング・評価と ROC 曲線解析　　（４）．まとめと今後の展望
キーワード	ＡＩ画像認識　教師あり学習　パーセプトロン　畳み込みニューラルネットワーク　CNNアーキテクチャ　エンドツーエンド学習　転移学習　ハイパーパラメータ最適化　画像識別　真偽判定モデル
タグ	AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、画像、画像認識、GPU
受講料	一般 (1名)：49,500円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場	オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。

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